論文の概要: MedINST: Meta Dataset of Biomedical Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13458v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 11:38:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:20:07.122075
• Title: MedINST: Meta Dataset of Biomedical Instructions
• Title（参考訳）: MedINST: バイオメディカルインストラクションのメタデータセット
• Authors: Wenhan Han, Meng Fang, Zihan Zhang, Yu Yin, Zirui Song, Ling Chen, Mykola Pechenizkiy, Qingyu Chen,
• Abstract要約: MedINSTは133のバイオメディカルNLPタスクと700万以上のトレーニングサンプルで構成されている。 我々は、MedINST上で複数のLLMを微調整し、MedINST32上での評価を行い、クロスタスクの一般化の強化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.7146913542186
• License:
• Abstract: The integration of large language model (LLM) techniques in the field of medical analysis has brought about significant advancements, yet the scarcity of large, diverse, and well-annotated datasets remains a major challenge. Medical data and tasks, which vary in format, size, and other parameters, require extensive preprocessing and standardization for effective use in training LLMs. To address these challenges, we introduce MedINST, the Meta Dataset of Biomedical Instructions, a novel multi-domain, multi-task instructional meta-dataset. MedINST comprises 133 biomedical NLP tasks and over 7 million training samples, making it the most comprehensive biomedical instruction dataset to date. Using MedINST as the meta dataset, we curate MedINST32, a challenging benchmark with different task difficulties aiming to evaluate LLMs' generalization ability. We fine-tune several LLMs on MedINST and evaluate on MedINST32, showcasing enhanced cross-task generalization.
• Abstract（参考訳）: 医学分析分野における大規模言語モデル(LLM)技術の統合は、大きな進歩をもたらしたが、大規模で多種多様な、注釈付きデータセットの不足は、依然として大きな課題である。 医療データやタスクは、フォーマット、サイズ、その他のパラメータによって異なり、LLMのトレーニングで効果的に使用するためには、広範囲な事前処理と標準化が必要である。 これらの課題に対処するため、我々はMedINST, Meta Dataset of Biomedical Instructions, a novel multi-domain, multi-task instructional meta-datasetを紹介した。 MedINSTは133のバイオメディカルNLPタスクと700万以上のトレーニングサンプルで構成されており、これまでで最も包括的なバイオメディカルインストラクションデータセットとなっている。 メタデータセットとしてMedINSTを用いることで、LLMの一般化能力を評価することを目的とした、異なるタスク困難を伴う挑戦的なベンチマークであるMedINST32をキュレートする。 我々は、MedINST上で複数のLLMを微調整し、MedINST32上での評価を行い、クロスタスクの一般化の強化を示す。

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